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output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

# **신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회**
### 1. 개요
#### - 분석 기간 : 2021.04.05 ~ 2021.05.24 17:59
#### - 분석 주제 : 신용카드 사용자 데이터를 보고 사용자의 대금 연체 정도를 예측하는 알고리즘 개발 
#### - 분석 배경
#####  1. 신용카드사는 신용카드 신청자가 제출한 개인정보와 데이터를 활용해 신용 점수를 산정합니다.
#####  2. 신용카드사는 이 신용 점수를 활용해 신청자의 향후 채무 불이행과 신용카드 대급 연체 가능성을 예측합니다.
#####  3. 현재 많은 금융업계는 인공지능(AI)를 활용한 금융 서비스를 구현하고자 합니다.
#####  4. 사용자의 대금 연체 정도를 예측할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발해 금융업계에 제안할 수 있는 인사이트를 발굴해주세요!
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### 2. 데이터 불러오기
##### 신한카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회에서 제공하는 데이터를 다운로드하고 파일을 불러옵니다.
```{r}
train = read.csv(file = "cards/train.csv", stringsAsFactors = FALSE)
test = read.csv(file = "cards/test.csv", stringsAsFactors = FALSE)
sample_submission = read.csv(file = "cards/sample_submission.csv", stringsAsFactors = FALSE)
```
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##### 수집한 train 데이터 셋에 어떤 변수가 있는지 확인하기 위해 head() 함수를 이용하여 데이터를 살펴봅니다.
##### train 데이터의 변수가 많기 때문에 변수를 위에서 아래로 정렬하였습니다.
##### gender는 성별, car는 자동차 보유 여부
```{r warning=FALSE}
library(kableExtra)

train %>%
  head(n = 4) %>% 
  t() %>%
  kbl() %>%
  kable_styling()
```




